arXiv cs.AI· Junyu Deng, Jiale Cao, Mengtian Li, Zhongxia Ji, Ruhua Chen, Yiyi He, Guangnan Ye, Zuo Hu·· 9 天前AI 评分22
AuraLuxMuse：融合音乐与专家指导的自适应舞台灯光美学设计系统
AuraLuxMuse: Adaptive Fusion Modeling for Aesthetic Stage Lighting Design with Music and Expert Guidance
AI 导读
AuraLuxMuse 是一套自动化美学舞台灯光设计系统，通过 Lighting-Aligned Music Pretraining（LAMP）对音频与灯光提示进行对比学习对齐，并用 Preference-Adaptive Mixture of Experts（PAMoE）按设计师意图实现偏好感知的提示检索与适配。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出 AuraLuxMuse，一种用于自动化美学舞台灯光设计的新型系统，它融合了专家知识、表征学习和偏好自适应建模。现场演出环境中的灯光设计需要将音乐特征无缝转化为动态灯光行为。然而，传统工作流程仍然耗时、费力且难以迁移。AuraLuxMuse 将音乐和专业灯光提示序列编码到一个共享检索空间中，估计提示事件密度，并将选定的灯具命令重定向到目标舞台。它通过返回可编辑的提示来辅助前期制作编排，而不是用无约束的生成器取代设计师。AuraLuxMuse 的核心是两个关键模块：灯光对齐音乐预训练（LAMP），它在音频和灯光提示之间进行对比学习以实现对齐；以及偏好自适应专家混合（PAMoE），它通过风格特定专家网络的门控集成，根据设计师的意图来条件化偏好感知的提示检索与适配。为支持训练和评估，我们引入了 Musilux，这是首个包含多样演出场景下成对音乐音频和专业灯光提示序列的数据集。我们在虚拟仿真环境和专业级实验室中对 AuraLuxMuse 进行了评估。包括客观和主观评估在内的实验结果表明，AuraLuxMuse 检索和适配的舞台灯光提示在视觉上协调、语义上有意义且具有艺术表现力，展示了其在 AI 辅助美学舞台设计方面的潜力。
| 评论： | 已被 SIGGRAPH Asia 2026 Conference Papers 接收 |
| 主题： | 多媒体（cs.MM）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.11792 [cs.MM] |
| （或 arXiv:2610.11792v1 [cs.MM] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.11792 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
提交历史
来自：Junyu Deng [查看电子邮件]
[v1]
2026年10月8日星期四 12:06:03 UTC（48,782 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org